ENABLING KNOWLEDGE TRANSLATION THROUGH THE CANADIAN DEPRESCRIBING NETWORK
Notice bibliographique
Résumé
In Canada 66% of people aged ≥65 years take five or more medications per day, and 1-in-3 consumes a Beers List inappropriate prescription. The Canadian Deprescribing Network was launched in 2016 to mobilize older adults, clinicians, health care organizations and policy-makers to reduce inappropriate prescriptions by 50% over the next 3–5 years. The questions “who needs to do what, when, and with whom?” and “how should we communicate our messages?” drive our knowledge translation strategy. Building on system and individual-level levers for increasing capability, opportunity, and motivation to deprescribe, we struck sub-committees and developed an action plan to influence and achieve buy-in from the different target audiences in a distributed leadership fashion. A Deprescribing Fair was set-up to showcase deprescribing tools and methods being used across Canada. Media attention, the launch of the deprescribing.org website, promoting deprescribing champions within organizations, and disseminating newsletters has led to collaborative engagement in deprescribing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».